Bir SQL agent'ı bir soruyu cevaplayabilir ama bir duvar dolusu sonuç satırını okumak zor, bir toplantıda paylaşmak daha da zordur. Bu araç cevabı çizer.
sonnet3 günPostgreSQLOpenAIQuickChartSlack
Claude
99ROI
79Scale
$2.1k87Saved
ROI for
README.md
Bu otomasyon neden işinize yarar
Bir SQL agent'ı bir soruyu cevaplayabilir ama bir duvar dolusu sonuç satırını okumak zor, bir toplantıda paylaşmak daha da zordur. Bu araç cevabı çizer.
Sorguyu çalıştırır, veriye uyan bir grafik tipi seçer ve Slack'e bırakabileceğiniz etiketli bir QuickChart görseli render eder. Görseli ve altındaki SQL'i birlikte alırsınız; böylece sonuç hem bir bakışta anlaşılır hem de denetlenebilir olur.
Nasıl çalışır
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Sorguyu çalıştırır ve uygun bir grafik tipi seçmek için sonucun biçimini inceler.
pending
Etiketli eksenler, bir başlık ve mantıklı bir seri düzeniyle bir QuickChart yapılandırması kurar.
pending
Grafiği bir görsele render eder ve onu üreten sorguyla birlikte döndürür.
pending
Örnek çıktı
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given a question and the query results, choose an appropriate chart type and return a complete QuickChart config with title, labeled axes, and series, plus the SQL that generated the data.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.